AI용 시스템을 구축하는 스토리지 팀에는 데이터 전송 속도를 높일 방법이 부족하지 않습니다. 하지만 이들이 점점 더 자주 받는 질문은 따로 있습니다. 노드에 장애가 발생하거나, 재구축이 지연되거나, 에이전트가 오작동하거나, 누군가 권한 없이 트래픽을 가로채더라도 학습, 검색 증강 생성(RAG), 추론에 사용되는 데이터에 계속 접근할 수 있고 데이터가 온전하게 유지될 수 있느냐는 것입니다.
F5는 복원력과 보안이 AI 스토리지 인프라 아키텍처의 핵심 요소라고 생각합니다. 이 둘은 하나의 설계 과제이며, 이를 모두 해결하기에 적합한 지점은 S3를 이해하는 프런트 도어입니다. 이 글에서는 F5가 이러한 관점을 갖는 이유와 이를 해결하는 방식, 그리고 최근 스토리지 개발자 커뮤니티를 대상으로 이러한 주장을 펼친 자리를 소개합니다.
복원력과 보안은 동일한 문제입니다
검색 증강 생성(RAG)은 네이티브 RAG에서 고급 RAG, 모듈형 RAG, 그래프 RAG로 발전할수록 객체 스토리지에서 더 많은 벡터와 문서를 가져와 더욱 풍부한 답변을 제공합니다. 따라서 스토리지 가용성과 액세스 지연 시간은 생성 속도만큼이나 첫 토큰 생성 시간에 큰 영향을 미칩니다.
동시에, 오랜 시간이 지난 지금도 S3 호환 스토리지가 곧 상호 운용성을 의미하는 것은 아닙니다. 따라서 스토리지 앞단에 일관된 단일 진입점을 두어 클라이언트가 예측 가능한 하나의 엔드포인트와 통신하게 하고, 그 뒤에서 어느 공급업체의 시스템이 응답하는지는 전혀 신경 쓰지 않도록 하는 것이 실용적입니다. 또한 스토리지 클러스터는 노드 중단과 네트워크 장애부터 고밀도 드라이브로 인해 길어지는 재구축 작업에 이르기까지 다양한 이유로 성능이 저하되거나 장애가 발생할 수 있습니다. 이때 트래픽 관리자는 스토리지 요청을 여전히 정상적으로 작동하며 충분한 성능을 내는 노드로 라우팅하여 클라이언트가 문제를 전혀 인지하지 못하게 해야 합니다.
“트래픽 계층이 S3를 이해하게 되면 복원력과 보안은 더 이상 별개의 두 프로젝트가 아니라 하나의 통합 제어 지점이 됩니다.”
이제 자율형 에이전트도 스토리지에 직접 접근하고 있습니다. 사람이 아닌 호출 주체가 스스로 버킷을 열 수 있게 되면, 액세스 제어는 요청이 이미 처리된 뒤의 다운스트림 어딘가가 아니라 S3 계층 자체에 있어야 합니다. 문제는 현재 오브젝트 스토리지 클러스터 앞단에 배치된 로드 밸런서 대부분이 S3를 염두에 두고 설계되지 않아 이러한 상황을 전혀 파악할 수 없다는 점입니다. 트래픽 계층이 S3를 이해하게 되면 복원력과 보안은 더 이상 별개의 두 프로젝트가 아니라 하나의 제어 지점으로 통합됩니다.
스토리지 플랫폼보다 먼저 전송 중인 데이터 보호하기
‘지금 수집하고 나중에 복호화’하는 공격 패턴을 생각해 보십시오. 이는 양자 컴퓨팅으로 복호화가 가능해질 때를 대비해 공격자가 현재 암호화된 트래픽을 기록해 두는 방식입니다. 대부분의 오브젝트 스토리지 플랫폼은 아직 전송 중인 데이터를 양자 내성 암호화로 보호하지 못합니다. F5 BIG-IP는 포스트 양자 암호화 기능을 통해 스토리지 앞단에 배치되어, 모든 스토리지 공급업체가 자체 구현을 출시할 때까지 기다리지 않고도 이러한 보안 공백을 해소할 수 있습니다. 이는 스택의 다른 위치에 별도로 덧붙이는 것이 아니라 스토리지 경로에 기본적으로 통합된 보안의 명확한 사례이며, 스토리지 팀이 후단 클러스터를 전혀 변경하지 않고도 도입할 수 있는 제어 기능입니다.
“처리량 저하가 사라지면 프록시는 더 이상 파이프라인에 부담을 주지 않습니다.”
이는 F5가 BIG-IP용 S3 전용 TCP 프로파일을 구축하기 위해 수행한 연구와 실험실 테스트 덕분에 가능하며, SecureIQLab이 Dell ObjectScale 클러스터 앞단에 배치된 BIG-IP을 검증하면서 독립적으로 확인되었습니다. S3에 최적화된 TCP 프로파일을 사용하면 테스트한 모든 객체 크기와 네트워크 지연 시간 조합에서 BIG-IP이 경로에 없을 때의 기준 대비 S3 처리량 저하가 한 자릿수 초반에 머무릅니다. 동시에 동일한 배포 환경에서 서비스에 지장을 주는 클라이언트 트래픽을 억제하고, 모의 DDoS 공격 중에도 S3 서비스를 계속 운영했습니다. 처리량 저하가 사라지면 프록시는 더 이상 파이프라인에 부담을 주는 요소가 아니라, 경로의 단일 지점에서 장애 도메인, 암호화 및 정책을 제어하는 역할을 하게 됩니다.
생태계가 신뢰하는 최적화된 TCP 흐름 및 테스트 도구
현재 BIG-IP에 정의된 S3 TCP 프로파일은 고정된 설정이 아니라 출발점입니다. 특정 프로덕션 배포 환경의 특성에 맞게 추가로 사용자 지정하고 튜닝할 수 있습니다. 이는 다양한 S3 트래픽 소스와 오브젝트 스토리지 간의 TCP 흐름을 최적화하기 위해 데이터 경로에 BIG-IP 도입을 고려하는 스토리지 개발자들이 가장 듣고 싶어 하는 내용입니다.
F5는 또한 S3 스토리지 공급업체와 고객이 S3 트래픽을 생성하기 위해 사용하는 테스트 방법론과 오픈 소스 도구에도 기여할 계획입니다. 모든 S3 데이터 경로에 배치되도록 설계된 프록시는 생태계의 다른 구성원들이 신뢰하는 것과 동일한 도구로 측정되어야 하기 때문입니다.
파이프라인을 설계하는 아키텍트에게 이것이 의미하는 바
이 모든 점은 대부분의 스토리지 아키텍트가 이미 직관적으로 적용하고 있다고 생각되는 우선순위 체계를 시사합니다. 이 체계에서는 복원력이 최우선이고 보안이 그다음이며, 성능은 구성 요소를 추가해야 할 이유가 아니라 경로상의 모든 구성 요소가 충족해야 하는 제약 조건입니다. 최고경영진이 스토리지 팀에 묻는 것은 I/O 스트림의 각 구성 요소에 지출한 비용으로 조직이 무엇을 얻는지, 그리고 앞서 설명한 장애 및 공격 상황에서 해당 구성 요소가 어떤 역할을 하는지입니다.
데이터 패브릭과 데이터 인텔리전스에 관한 업계 전반의 논의도 다른 관점에서 같은 점을 시사합니다. 데이터가 어디에 저장되어 있는지가 아니라 어떻게 검색되고, 관리되며, 활용되는지가 핵심 쟁점이 되면, 다음 조달 주기에서 어떤 스토리지 플랫폼이 선택되든 모든 S3 호환 백엔드에 걸쳐 단일 엔드포인트와 통합된 정책 인터페이스를 제공하는 관문이 필수 요소가 되기 때문입니다.
이것이 바로 F5가 AI 데이터 전송이라고 설명하는 문제입니다. S3를 이해하는 애플리케이션 전송 컨트롤러는 주목받기 위해 경쟁하는 또 하나의 성능 기능이 아니라, 학습, RAG 및 추론이 의존하는 데이터에 대해 가용성, 액세스 제어 및 암호화를 적용하는 지점으로서 데이터 경로에서 중요한 역할을 합니다.
AI 데이터의 접근성과 신뢰성 유지
이러한 이유로 글로벌 기업들은 AI 데이터 전송의 복원력과 보안을 확보하기 위해 S3 호환 스토리지 앞단에 F5를 배포합니다. BIG-IP는 노드 장애나 수집량 급증 시에도 오브젝트 스토리지에 계속 접근할 수 있도록 하고, 악성 트래픽이 데이터에 도달하지 못하도록 S3 계층에 보안 제어를 적용하며, 파이프라인 속도를 저하시키지 않으면서 이 두 가지를 모두 수행합니다. 이는 Dell ObjectScale을 사용한 SecureIQLab의 독립적인 테스트를 통해 확인되었습니다. 스토리지 아키텍트의 관점에서 보면, 그 결과 조직이 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 AI 파이프라인을 지속적으로 운영할 수 있게 해 주는 단일 계층이 데이터 경로에 구축됩니다.
최근 SNIA SDC 2026에서 이러한 아이디어를 공유했습니다
F5는 산타클라라에서 열린 SNIA 스토리지 개발자 컨퍼런스에서 스토리지 개발자들을 대상으로 이러한 주장을 발표했습니다. 이 자리에서 F5 수석 솔루션 아키텍트 Paul Pindell은 S3 경로에 최적화된 프록시를 배치하면 처리량 저하 없이 복원력, 장애 도메인 제어 및 TLS 오프로딩을 구현할 수 있는 방법을 설명했습니다.
이어진 질문들은 S3 TCP 프로파일, 전송 중인 데이터를 위한 포스트 양자 보호, 그리고 에코시스템 테스트 도구를 기준으로 프록시를 어떻게 평가해야 하는지에 관한 것이었습니다. 이를 통해 스토리지 팀들이 이미 S3 호환 스토리지를 이해하는 프런트 도어를 요구하고 있음을 확인할 수 있었습니다. F5가 스토리지 클러스터에 대한 복원력 있고 안전한 액세스를 제공하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 AI 데이터 전송 사용 사례 페이지를 살펴보세요.
작성자 소개
Florin Meilescu는 F5의 수석 소프트웨어 엔지니어이자 테스트 아키텍트로, 하드웨어, 소프트웨어 플랫폼 및 퍼블릭 클라우드 환경 전반에서 BIG-IP의 솔루션 테스트 아키텍트를 맡고 있습니다. 그는 Citrix NetScaler에서의 경력을 포함해 애플리케이션 딜리버리 컨트롤러(ADC) 시장에서 20년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. 그의 전문 분야는 L2부터 L7까지의 프로토콜과 이를 처리하는 시스템 전반에 걸쳐 있으며, Linux 서버부터 경력 초기에 지원했던 네트워크 장비까지 아우릅니다. Florin은 부쿠레슈티 공과대학교에서 공학 학사 학위를 취득했습니다.
Florin Meilescu의 다른 블로그 게시물Paul Pindell은 F5의 수석 아키텍트로, 기술 제휴 부문에서 F5 제품 포트폴리오 전반의 기술 파트너십을 총괄하고 있습니다. 2019년부터는 F5 최초의 혁신 프로젝트 출범을 지원하는 등 기업 전략 이니셔티브에서도 핵심적인 역할을 맡아 왔습니다. Paul은 F5의 AI 전략 전담팀을 이끌며 F5의 기존 제품을 활용해 AI 애플리케이션을 안전하게 보호하고 제공하는 방안을 수립하는 데 주력했습니다. 이후에는 AI 애플리케이션 제공 및 보안을 지원하는 데 필요한 핵심 구성 요소, 과제, 위험 요소, 파트너 솔루션을 제시하는 F5의 AI 참조 아키텍처 개발에도 기여했습니다. Paul은 OPI Summit, OCP Global Summit, Intel InnovatiON, Open Source Summit, Red Hat Tech Exchange를 비롯해 미국과 EMEA 지역에서 열린 여러 VMworld 컨퍼런스 등 다양한 업계 행사에서 기조연설과 세부 세션 발표를 자주 맡고 있습니다. 또한 오픈 소스 프로젝트의 창립자이자 메인테이너로 활동하고 있으며, Open Programmable Infrastructure Project의 아웃리치 위원회 의장을 맡고 있습니다. 이전에는 Symantec의 Antivirus Response 데이터 센터와 보안 소프트웨어 테스트 랩의 데이터 센터 운영을 총괄했습니다.
Paul Pindell의 다른 블로그 게시물Sandeep Agarwal은 F5의 수석 소프트웨어 아키텍트로, 고성능 분산 시스템과 엔터프라이즈 AI 파이프라인을 위한 핵심 인프라 및 네트워크 보안을 총괄하고 있습니다. 그는 저지연 AI 학습 및 추론 아키텍처를 비롯해 토큰 거버넌스와 동적 AI 부하 분산을 주도합니다. 또한 eBPF, FPGA 오프로딩, DPU를 활용한 하드웨어 가속 데이터 파이프라인을 담당하며, Kubernetes, 클라우드 네이티브 네트워크 기능(CNF), L2~L7 보안 아키텍처의 방향을 제시합니다. 이전에는 Juniper Networks에서 스태프 소프트웨어 엔지니어, Symantec에서 수석 책임 소프트웨어 엔지니어, Sun Microsystems에서 기술 스태프로 근무했습니다. Sandeep는 Oregon State University에서 컴퓨터공학 석사 학위를, Birla Institute of Technology, Mesra에서 전자통신공학 학사 학위를 취득했습니다.
Sandeep Agarwal의 다른 블로그 게시물Jonathan Chen은 F5에서 SSL Orchestrator의 소프트웨어 개발 아키텍트로 근무하며 TLS 가로채기, 정방향 프록시 정책, 타사 보안 장비의 서비스 체이닝 관련 업무를 이끌고 있습니다. 또한 데이터 유출 방지 기능과 새로운 프로그래밍 런타임을 BIG-IP 데이터 플레인에 통합하는 업무를 담당하며, 두 분야의 아키텍처와 로드맵을 총괄하고 있습니다. 이전에는 Trend Micro에서 침해 탐지 및 방지에 주력하는 미국 지역 아키텍트로 근무했습니다. F5에서 처음 근무할 당시에는 고성능 SSL-VPN, 애플리케이션 재작성 프록시, 네트워크 최적화, 보안 웹 게이트웨이 관련 업무를 수행했습니다. Jonathan은 University of Texas at Austin에서 컴퓨터과학 학사 및 석사 학위를 우등으로 취득했습니다.
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